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산업용 사물 인터넷에 기반한 공사 현장 안전을 위한 사고 예측 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2019034865
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 산업용 사물 인터넷에 기반한 공사 현장 안전을 위한 사고 예측 시스템 및 방법이 개시되며, 본원의 일 실시예에 따른 산업용 사물 인터넷에 기반한 공사 현장 안전을 위한 사고 예측 시스템은, 공사 현장의 환경 변화를 통해 사고 원인 정보를 감지하는 복수의 사물인터넷 센서를 포함하는 센싱 장치, 상기 센싱 장치로부터 상기 사고 원인 정보를 수집하고, 상기 사고 원인 정보를 사고 예측 장치로 전송하는 게이트웨이 및 상기 사고 원인 정보 및 사고 유형 정보를 이용한 연관 분석 알고리즘에 기초하여 사고 예측 모델을 구축하는 사고 예측 장치를 포함할 수 있다.
Int. CL G06Q 50/08 (2012.01.01) H04L 65/40 (2022.01.01) G06F 15/16 (2018.01.01) G06Q 10/04 (2023.01.01)
CPC G06Q 50/08(2013.01) G06Q 50/08(2013.01) G06Q 50/08(2013.01) G06Q 50/08(2013.01)
출원번호/일자 1020170142473 (2017.10.30)
출원인 한림대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1916411-0000 (2018.11.01)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20190130) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.10.30)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한림대학교 산학협력단 대한민국 강원도 춘천시 한림

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김의직 강원도 춘천시 지석로 **,
2 이솔비 강원도 춘천시 후석로***번길
3 권정혁 강원도 춘천시 스무숲*

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 유민규 대한민국 서울특별시 강남구 논현로 *** , *층 ***호 (역삼동, 여산빌딩)(온유특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한림대학교 산학협력단 강원도 춘천시 한림
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2017.10.30 수리 (Accepted) 1-1-2017-1072975-14
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2018.01.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2018.03.06 수리 (Accepted) 4-1-2018-5038639-99
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2018.04.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2018-0057413-17
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2018.04.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0278859-59
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2018.06.25 수리 (Accepted) 1-1-2018-0619072-42
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2018.06.25 수리 (Accepted) 1-1-2018-0623101-28
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2018.06.25 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0619073-98
9 등록결정서
Decision to grant
2018.10.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0739817-88
10 [명세서등 보정]보정서(심사관 직권보정)
2019.01.11 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-5001117-10
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번호 청구항
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산업용 사물 인터넷에 기반한 공사 현장 안전을 위한 사고 예측 시스템에 있어서,공사 현장의 환경 변화를 통해 사고 원인 정보를 감지하는 복수의 사물인터넷 센서를 포함하는 센싱 장치;상기 센싱 장치로부터 상기 사고 원인 정보를 수집하고, 상기 사고 원인 정보를 사고 예측 장치로 전송하는 게이트웨이; 및상기 사고 원인 정보 및 사고 유형 정보를 이용한 연관 분석 알고리즘에 기초하여 연관 규칙을 생성하여, 사고 예측 모델을 구축하는 사고 예측 장치를 포함하되,상기 사고 예측 장치는,상기 사고 원인 정보를 상기 연관 규칙의 조건으로 하고, 상기 사고 유형 정보를 상기 연관 규칙의 결과로 하여 상기 연관 규칙의 지지도, 신뢰도 및 향상도를 연산하고,상기 사고 예측 장치는,상기 사고 원인 정보 및 상기 사고 유형 정보에 의해 연산된 지지도 및 신뢰도 중 미리 설정된 임계값 이상의 지지도 및 신뢰도에 대응하는 연관 규칙을 추출하되, 양의 상관관계를 가지는 향상도에 대응하는 연관 규칙을 추출하고,상기 지지도는 특정 원인으로 특정 유형의 사고가 발생한 수 대비 전체 사고 수의 비율이고, 상기 신뢰도는, 특정 원인으로 특정 유형의 사고가 발생한 수 대비 특정 원인으로 발생한 사고 수의 비율이고, 상기 향상도는 특정 원인의 사고 중 특정 유형의 사고의 비율 대비 전체 사고 중 특정 유형의 사고의 비율인 것인, 사고 예측 시스템
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제1항에 있어서,상기 사고 예측 장치는,상기 사고 원인 정보를 이산화하는 전처리부;상기 사고 유형 정보 및 상기 사고 원인 정보를 이용한 연관 분석 알고리즘에 기초하여 연관 규칙을 생성하는 규칙 생성부; 및생성된 상기 연관 규칙을 디스플레이하는 출력부를 포함하는 것인 사고 예측 시스템
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제2항에 있어서,상기 전처리부는,연속형 값인 상기 사고 원인 정보를 이산화하고, 미리 설정된 위험도 범위에 따라 이산화 값을 할당하고,상기 위험도 범위 각각에 위험 수준을 부여하는 것인, 사고 예측 시스템
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삭제
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삭제
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제2항에 있어서,상기 출력부는,상기 사고 유형 정보 및 상기 사고 원인 정보에 따른 연관 규칙 및 상기 연관 규칙의 지지도 및 신뢰도를 도식화 하는 것인, 사고 예측 시스템
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센싱 장치, 게이트 웨이 및 사고 예측 장치를 포함하는 사고 예측 시스템을 통해 산업용 사물 인터넷에 기반한 공사 현장 안전을 위한 사고 예측 방법에 있어서,상기 센싱 장치에서 공사 현장의 환경 변화를 통해 사고 원인 정보를 감지하는 단계;상기 게이트 웨이에서 상기 사고 원인 정보를 수집하고, 상기 사고 원인 정보를 전송하는 단계;상기 사고 예측 장치에서 상기 사고 원인 정보를 이산화하는 단계;상기 사고 예측 장치에서 상기 사고 원인 정보 및 사고 유형 정보를 이용한 연관 분석 알고리즘에 기초하여 사고 예측 모델을 구축하는 단계; 및상기 사고 예측 장치에서 생성된 상기 사고 예측 모델을 디스플레이하는 단계를 포함하되,상기 사고 예측 모델을 구축하는 단계는,상기 사고 원인 정보를 연관 규칙의 조건으로 하고, 상기 사고 유형 정보를 연관 규칙의 결과로 하여 연관 규칙의 지지도, 신뢰도 및 향상도를 연산하고,상기 사고 예측 모델을 구축하는 단계는,상기 사고 원인 정보 및 상기 사고 유형 정보에 의해 연산된 지지도 및 신뢰도 중 미리 설정된 임계값 이상의 지지도 및 신뢰도에 대응하는 연관 규칙을 추출하되, 양의 상관관계를 가지는 향상도에 대응하는 연관 규칙을 추출하고,상기 지지도는 특정 원인으로 특정 유형의 사고가 발생한 수 대비 전체 사고 수의 비율이고, 상기 신뢰도는, 특정 원인으로 특정 유형의 사고가 발생한 수 대비 특정 원인으로 발생한 사고 수의 비율이고, 상기 향상도는 특정 원인의 사고 중 특정 유형의 사고의 비율 대비 전체 사고 중 특정 유형의 사고의 비율인 것인, 사고 예측 방법
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제7항에 있어서,상기 사고 원인 정보를 이산화하는 단계는,연속형 값인 상기 사고 원인 정보를 이산화하고, 미리 설정된 위험도 범위에 따라 이산화 값을 할당하고,상기 위험도 범위 각각에 위험 수준을 부여하는 것인, 사고 예측 방법
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삭제
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제7항에 있어서,상기 디스플레이하는 단계는,상기 사고 유형 정보 및 상기 사고 원인 정보에 따른 연관 규칙 및 상기 연관 규칙의 지지도 및 신뢰도를 도식화 하는 것인, 사고 예측 방법
12 12
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지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육부 한림대학교 산학협력단 이공학개인기초연구지원사업(기본연구) 산업환경 안전을 위한 사물인터넷 빅데이터 통합 프레임워크 개발